深圳大学 金融时间序列分析教学大纲.doc

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1、魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲大学数学与计算科学学院课程教学大纲（2006年10月重印版）课程编号课程名称金融时间序列分析课程类别专业必修教材名称时间序列分析制订人正红审核人郭思维-157-魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲2005年4月修订一、课程设计的指导思想-157-魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲（一）课程性质1.课程类别：专业必修课2.适用专业：数学与应用数学专业（金融数学方向）3.开设学期：第六学期4.学时安排：周学时3，总学时545.学分分配：3学分（二）开设目的《金融时间序列分析》任何关注金融市场的人很

2、快都会发现，价格经常发生实质性的变化，并且是很难预测的，但从统计学的角度，这种价格变化行为是可以揭示的。（三）基本要求掌握动态数据预处理的检验方法。熟悉平稳序列；线性平稳序列和线性滤波；能建立时间序列的线性平稳模型、自回归模型、滑动平均等模型。掌握AR(p)模型、MA(p)模型和ARMA(p,q)模型的参数估计方法，时间序列的递推预测和ARMA（p,q）模型的参数估计方法，时间序列的递推预测和ARMA(p,q)序列的递推预测。（四）主要容时间序列分析；平稳序列；线性平稳序列和线性滤波；正态时间序列和随机变量的收敛性；严平稳序列及其遍历性；平稳

3、序列的谱函数。推移算子和常系数差分方程；自回归模型及其平稳性；AR(p)序列的谱密度和Yule-Walker方程；平稳序列的相关系数和Levinson递推公式；AR(p)序列举例。滑动平均模型；自回归滑动平均(ARMA)模型。均值的估计；自斜方差函数的估计；白噪声检验。最佳线性预测的基本性质；非决定性平稳序列及其Word表示；时间序列的递推预测；ARMA(p,q)序列的递推预测。AR(p)模型的参数估计；MA(p)模型的参数估计；ARMA(p,q)模型的参数估计;求ARIMA(p,d,q)模型及季节ARJMA模型的参数估计。（五）先修课程微积

4、分、概率论与数理统计、计量经济学（六）后继课程金融风险管理（七）考核方式闭卷考试（八）使用教材《时间序列分析》，王振龙主编，中国统计，2003年。（九）参考书目《商业和经济预测中的时间序列分析》，philipHansFranses著，中国人民大学，2002年。二、教学容-157-魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲第一章绪论教学目的了解时间序列的概念、类型，掌握随机时间序列分析的几个基本概念。主要容第一节时间序列分析的一般问题第二节时间序列的建立第三节确定性时间序列分析方法概述第四节随机时间序列分析的几个基本概念教学要求识记：时间序列的概

5、念、类型。领会：随机时间序列分析的几个基本概念。第二章平稳时间序列模型教学目的介绍平稳时间序列，使学生理解自回归模型和移动平均模型的意义和形式。主要容第一节一阶自回归模型第二节一般自回归模型第三节移动平均模型第四节自回归移动平均模型教学要求识记：平稳时间序列。领会：自回归模型和移动平均模型的意义和形式。第三章ARMA模型的特性教学目的了解ARMA模型的统计特性、格林函数和逆函数，理解模型的平稳可逆条件。主要容第一节格林函数和平稳性第二节逆函数和可逆性第三节自协方差函数教学要求识记：ARMA模型的特性、格林函数和逆函数领会：模型的平稳可逆条件。

6、第四章平稳时间序列模型的建立-157-魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲教学目的讨论平稳时间序列模型的拟合问题，掌握模型识别、模型定阶及模型参数估计的方法。主要容第一节模型识别第二节模型定阶第三节模型参数估计第四节模型的适应性检验第五节建模的其它方法教学要求识记：平稳时间序列模型。领会：平稳时间序列模型的拟合问题，掌握模型识别、模型定阶及模型参数估计的方法。第五章平稳时间序列预测教学目的掌握平稳时间序列的各种预测方法。主要容第一节正交投影预测第二节条件期望预测第三节适时修正预测第四节指数平滑预测教学要求识记：正交投影预测、条件期望预测等

7、概念。掌握：各种预测方法。第六章非平稳时间序列预测教学目的了解非平稳时间序列的意义，重点掌握非平稳性的检验和平稳化方法。主要容第一节非平稳性的检验第二节平稳化方法第三节齐次非平稳序列模型第四节平稳时间序列的组合模型教学要求-157-魏正红：《金融时间序列分析》课程教学大纲识记：非平稳时间序列的意义。领会：非平稳性的检验和平稳化方法。第七章季节性时间序列分析方法教学目的理解季节时序模型的概念，重点掌握几种季节模型的建模方法。主要容第一节简单时间序列模型第二节乘积季节模型第三节季节时序模型的建立第四节X-11方法简介教学要求识记：季节时序模型的概

8、念。领会：几种季节模型的建模方法。第八章传递函数模型教学目的了解传递函数模型的概念，掌握传递函数模型的识别、拟合与检验。主要容第一节模型简介第二节传递函数模型的识别